PSI技术在贵阳市地面沉降监测中的应用

刘怀林 章 彭

(贵州省水利水电勘测设计研究院有限公司, 贵州 贵阳 550002)

0 引言

随着国内经济的发展,城市化进程不断加快,基建设施的增加在给人们的生活带来便利的同时,也伴随着诸多问题。例如轨道交通建设,轨道交通运营线路多通过城市的主要街区以及繁华商圈,车站周边地表受基坑开挖影响产生沉降等环境问题较为显著[1]。而贵州省贵阳市作为岩溶地貌发育的典型地区,加之其丰富的降雨量,极易在岩溶系统渗流场中形成地下水动力条件,导致岩溶塌陷[2]。同时,贵阳市近年来兴建地下轨道交通线路,目前,轨道交通1号线已经运行一年,轨道交通2号及3号线在建。特殊的地质条件、地面荷载和人类活动的影响非常可能导致地面沉降、塌陷等相关灾害的发生,对周边居民的生命财产安全带来隐患[3]。因此,对贵阳市进行全面的地表形变普查,成为迫切需求。

合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)具有监测范围广、全天时全天候的特点,随着永久散射体干涉测量技术(Permanent Scatter InSAR, PSI)和小基线集(Small Baseline Subsets, SBAS)等时间序列InSAR技术的问世,其监测精度经验证可达到毫米级[4]。目前,时间序列InSAR技术已经成为地表沉降监测、矿区形变监测和地质灾害监测等外观监测最有利的手段之一[5]。在城市地表沉降监测领域中,早在2007年,葛大庆等就利用一种基于相干目标的多基线D-InSAR数据处理算法,以沧州地区2004—2005年12景SAR为例,成功提取了该地区地表沉降线性形变速率及其演变状况[6]。近年来,InSAR技术在大面积地表沉降监测中的应用越发成熟。2016年,张永红等利用SBAS技术,基于ERS-1/2、ENVISAT ASAR、RADARSAT-2四颗卫星摄取的3个时段的时间序列影像,成功提取了京津冀地区1992—2014年三个时段的地面沉降信息[7]。2017年,何琪等利用PSI技术提取郑州市地表沉降走势及地区分布,并与郑州市地下水位变化趋势进行对比,发现了地下水位变化与地表沉降直接相关的关系[8]。以上研究成果已经证明了InSAR技术在城市沉降监测中的可行性和其独特优势。

针对贵阳市目前的情况,本文选用贵阳市2018年12月至2019年12月共计32景Sentinel-1升轨影像数据,基于PSI技术对贵阳市进行了形变信息提取,并通过实地考察,对地表形变的原因进行分析,为城市地表形变监测普查提供了技术指导。

1 研究区概况

贵阳市位于我国西南地区,贵州省中部,经纬度范围为东经106°07′～107°17′,北纬26°11′～26°55′。总体地势分布为西南高、东北低,平均海拔在1 100 m,地貌属于以山地、丘陵为主的丘原盆地地区。贵阳境内土壤以酸性黄壤为主,与石灰岩、白云岩、砂岩、页岩等交错分布。贵阳属亚热带湿润温和型气候,年平均气温为15.3℃,年平均相对湿度为77%,年平均总降水量为1 129.5 mm。截至2019年12月28日,贵阳市轨道交通1号线全线开通,在建的有轨道交通2号和3号线。现有和在建地铁线路的基本信息见表1。

表1 贵阳市现有地铁线路情况表

2 理论及方法

2.1 数据源简介

本文收集了2018年12月23日至2019年12月30日32景Sentinel-1雷达数据(见表 2),其产品接收模式为IW(Interferometric Wide Swath)模式,C波段(波长15.3 cm),产品级别为Level1(单视复数影像数据),HH极化,视角为39.3°,方位向像元大小为2.329 562 m,距离向像元大小为13.967 140 m。

为了去除地形相位,在进行二轨差分法差分干涉测量时需要利用高精度数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM),本文采集了30 m分辨率的SRTM DEM数据。

2.2 PSI技术原理与方法

PSI技术是利用不同时相获取的雷达影像中的稳定散射目标来估算干涉图中的地形误差、大气延迟等[9]。其中地形误差可通过其与基线的正比关系进行估算。大气延迟相位在空间维度中表现为相关的低频信息,在时间维度上表现为随机的高频信息;而非线性形变相位在空间和时间维度中都表现为相关的低频信息。因此,通过时间域高通滤波和空间域低通滤波的方法可以将大气延迟相位分离出来[10]。其具体步骤如图1所示。

图1 PSI技术流程图

(1)差分干涉SAR数据处理

从N+1幅影像中选取主影像,将其余N幅影像配准到主影像的成像空间。同时,生成N个干涉对,利用外部DEM去除地形相位,获得时序上的N幅差分干涉图。

(2)PS点选取

PS点目标被认为是良好的相干目标,能够在长时间内保持良好的稳定性,能反映真实的地表形变情况。在时序干涉的相干目标分析中,常采用的选点方法有振幅离差指数法、均值时序相位相干性法、基于SCR(信噪比)法、相干系数法、时序相关系数阈值法等。

(3)线性形变速率和DEM误差估计

如图3所示，在AB延长线上截取BE=c-a，则AE=c；连接DE，交BC于点F，过B作BG∥DE，交AD于点G；过E、G分别作EH∥AD，GH∥AB，交于点H；再分别将GH与DE、BC的交点记作I、J.把△DFC平移到△IEH的位置，把△GID平移到△BEF的位置，则矩形ABCD被剪拼转化为边长分别为的矩形AEHG.

利用Delaunay不规则三角网建立候选点之间的连接关系,进行空间上的相位解缠。利用周期图谱的估计方法,取使整体相干性达到最大值时为线性形变速率和DEM误差的估计值,然后使用带权的最小二乘方法进行相位解缠,从已知参考点解算出稀疏格网上每一点的线性形变速率和DEM误差改正值。

(4)大气相位、非线性形变估计

为得到完整的形变相位,需对去除了线性形变和地形误差相位的残余相位进行分离,通过时间域的低通滤波和空间域的高通滤波提取大气相位和非线性形变相位,从而获取时间序列上的完整形变信息。

3 形变监测结果与分析

根据2.2节中的方法获取贵阳市平均形变速率的专题图(图2)。其中,平均形变速率的量级为-80～80 mm/a,最大平均沉降速率达到77 mm/a,最大平均抬升速率达到73 mm/a,各形变区零散分布于监测区内。按照贵阳市区县行政边界进行划分,各区县的形变区(平均形变速率大于20 mm/a且面积大于1×104m2)数量分布情况如表2所示。

表2 形变区按区县行政区划分布情况

图2 贵阳市平均形变速率专题图及局部实例专题图

为了分析贵阳市地铁线路的施工及运行对地面沉降造成的影响,本文提取了目前已有地铁线路(包括在建)1～3号线500 m缓冲区内的形变点,统计结果如图3和表3所示。

表3 地铁线路500m缓冲区形变情况统计表

图3 地铁线路500 m缓冲区形变点平均形变速率频数统计图

根据统计结果可知,形变较大的PS点数量占比极少,且从其空间分布来看离散度较高,可将这些PS点的形变归类为相位噪声。因此,可证实监测期间地铁沿线并未发生明显形变。

图4中A区域位于贵阳绕城高速与贵黔高速交接处G6001(花溪/观山湖/上麦)高速公路出口西1 km处,其最大沉降速率为77 mm/a。图4(a)为该区域最大形变点累积形变量的时间序列变化统计图。通过统计图可知,该区域自监测之日起一直处于沉降状态。B区域位于贵阳市观山湖区汤耙哨村附近,最大沉降速率为68 mm/a。图4(b)为该区域最大形变点累积形变量的时间序列变化统计图,通过统计图可知,该区域自监测之日起几乎一直处于沉降状态,在2019年4月22日至5月4日出现抬升。C区域位于贵阳市南明区南明欧美医药产业园附近,最大抬升速率为65 mm/a。图4(c)为该区域最大形变点累积形变量的时间序列变化统计图,通过统计图可知,该区域自监测之日起一直处于间歇性抬升状态。根据Google Earth影像及现场实地勘察发现,A、B沉降区在监测期间为开垦状态,土质松软,不稳定的软土层可能是导致沉降的主要因素;C抬升区在监测期间为新增建设用地,地基增高可能是导致抬升的主要原因。

图4 实例形变区累积性变时序图

4 结束语

本文应用2018年12月至2019年12月的32景Sentinel-1影像,基于PSI技术获取了贵阳市地表形变结果。监测结果显示,本次监测区中形变量较大、区域较广的形变区共计24个,其中沉降区21个,抬升区3个,平均形变速率为-77～68 mm/a(负值为沉降,正值为抬升),所有形变区均离地铁线路较远。通过查询历史光学影像,形变区均位于地面施工区域,其中开垦地面表现为沉降区,新增建设用地表现为抬升区。

本文证明了PSI技术能够获取城市地表形变监测的形变信息和时间序列变化信息,其在城市地表形变监测普查中具有很大优势,能够为研究城市化建设对城市地表形变的影响提供参考。但由于缺少具体的历史变化信息,以及相关的地质、水文资料,无法进行深层次的形变成因分析。因此,将PSI结果与地质、水文资料等条件结合,为地表形变进行综合研判,将是下一步的研究方向。